2.21. 1.2 Corrélation entre les variables
En effet, la corrélation permet de connaitre
l'intensité d'une liaison entre deux variables. Autrement dit
l'influence qu'une variable exerce sur une autre ainsi que le sens de cette
liaison. Le tableau ci-dessus décrit la corrélation entre
nos variables.
Tableau 4.2. Matrice de corrélation
linéaire des variables
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DIV TBSP SANT IDE OUVC
EMPLAGR EMPIND INF INV SOPH MANEXP EMPSER
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DIV 1.00
TBSP -0.006 1.00
SANT -0.21 0.22 1.00
IDE 0.07 0.06 0.06 1.00
OUVC -0.01 0.09 0.37 0.37 1.00
EMPAG 0.32 -0.02 -0.38 0.07 -0.53 1.00
EMIND -0.25 0.03 0.43 -0.09 0.50 -0.89
1.00
INF 0.11 0.16 -0.09 0.01 -0.04
0.13 -0.13 1.00
INV 0.17 0.08 0.32 0.32 0.22
-0.11 0.14 -0.11 1.00
SOPH -0.07 -0.05 -0.09 0.15 -0.12 0.21
-0.17 -0.09 -0.01 1.00
MANEX -0.15 0.15 0.43 -0.03 0.57 -0.64
0.57 -0.10 0.20 -0.20 1.00
EMPSER -0.32 0.01 0.34 -0.06 0.51 -0.98
0.78 -0.12 0.09 -0.22 0.63 1.00
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Source: Auteur à partir de Stata
14.2
Le résultat du tableau ci-dessus nous
montre que nos variables ne sont pas toutes corrélées
positivement et encore moins fortement liées. En effet, nous pouvons
constater que les variables de l'éducation (TBSP), l'ouverture
commerciale (ouvc) et la sophistication (SOPH) ainsi que les exportations
manufacturières (manuexp), demeurent négativement
corrélées avec un très faible degré de liaison avec
la diversification des exportations respectivement (-0,6%, -1%, - 7% ).
On remarque toutefois qu'il y'a une très
forte liaison entre les emplois sectoriels à savoir, l'emploi dans les
services et l'emploi agricole ont -98% comme coefficient de corrélation
traduisant une forte relation inverse entre eux. De même il existe une
positive relation entre l'emploi industriel et l'emploi dans le service aussi
intense à l'ordre de 78%. On peut retenir ainsi que les variables de
l'emploi sont liées aux variables comme l'ouverture commerciale et les
exportations manufacturières. Mais, la corrélation entre les
autres variables prises toujours deux à deux montre des relations
à très faible intensité à l'exemple des INV et
l'OUVCOM qui ont un lien évalué à 0,22 positif mais faible
. En somme cette matrice de corrélation nous donne un aperçu du
lien existent entre toutes nos variables prises deux à deux afin de
juger de leur apport en information particulière pour l'analyse.
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